NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ

Các điều kiện khí hậu vào tháng sau, mùa sau hay năm sau luôn được quan tâm khi con người đề ra những kế hoạch dài hạn trong sản xuất nông, lâm, ngư nghiệp, trong kinh tế, xây dựng, du lịch,…

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN HỒ THỊ MINH HÀ NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC HÀ NỘI - 2008 2 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ------------ HỒ THỊ MINH HÀ NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ Chuyên ngành: Khí tượng học Mã số: 62.44.87.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS. TS. Nguyễn Hướng Điền 2. GS. TS. Nguyễn Văn Hữu HÀ NỘI - 2008 1 Lời cam đoan Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận án Hồ Thị Minh Hà 2 Lời cảm ơn Luận án được hoàn thành tại Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. TS. Nguyễn Hướng Điền, Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học và GS. TS. Nguyễn Văn Hữu, Khoa Toán-Cơ-Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Hà Nội. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới hai nhà khoa học đã hết lòng động viên, tận tình giúp đỡ và quan tâm tới từng bước nghiên cứu của luận án. Để thực hiện luận án, tác giả đã được giúp đỡ về thời gian và điều kiện nghiên cứu thuận lợi từ Ban Chủ nhiệm Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học và Bộ môn Khí tượng, nơi tác giả được hỗ trợ về trang thiết bị tính toán và lưu trữ số li ệu. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS. TSKH. Kiều Thị Xin đã chỉ dẫn những bước đi đầu tiên của tác giả đến với bài toán mô hình hóa khí hậu khu vực - vấn đề khoa học còn mới mẻ trong nước và tạo điều kiện cho tác giả tham gia đề tài khoa học để phát triển năng lực nghiên cứu. Lời tri ân tác giả muốn gửi tới các nhà khoa học GS. TS. Trần Tân Tiến, PGS. TS. Phan V ăn Tân, GS. TSKH. Nguyễn Đức Ngữ, PGS. TS. Hoàng Xuân Cơ, PGS. TS. Nguyễn Văn Tuyên, PGS. TS. Phạm Văn Huấn, PGS. TS. Phạm Vũ Anh, TSKH. Nguyễn Duy Chinh, PGS. Nguyễn Đăng Quế, thầy Trần Công Minh, TS. Nguyễn Văn Thắng, TS. Hoàng Đức Cường, Ths. Vũ Thanh Hằng và một số nhà khoa học khác đã góp ý chân tình và xây dựng về những nội dung nghiên cứu của luận án. Thành công của luận án đạt được cũng là nhờ sự giúp đỡ về số liệu cũ ng như hướng dẫn sử dụng hệ thống máy tính và đồ họa của các đồng nghiệp trong Bộ môn Khí tượng và sự đóng góp ý kiến nhiệt tình của Chi Đoàn cán bộ Khoa Khí tượng-Thủy văn-Hải dương học. Tác giả xin cám ơn tất cả bạn bè và đồng nghiệp. Tác giả sẽ không bao giờ quên sự quan tâm, chăm sóc, sẻ chia buồn vui và giúp đỡ qua bao khó khăn của người bạn đời. Lòng bi ết ơn sâu nặng nhất của tác giả xin gửi về cha mẹ, những người đã ban cho tác giả cuộc sống, dưỡng nuôi suốt thời thơ ấu và định hướng khoa học là con đường theo đuổi suốt đời của tác giả. Tác giả 3 Mục lục Lời cam đoan 1 Lời cảm ơn 2 Mục lục 3 Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt .5 Danh mục hình ảnh .7 Danh mục các bảng .13 Mở đầu 15 Chương 1 CÁC NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO KHÍ HẬU KHU VỰC BẰNG MÔ HÌNH SỐ TRỊ . 18 1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới 21 1.1.1. Tại sao cần dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình RCM? 21 1.1.2. Những nghiên cứu ứng dụng RCM vào dự báo khí hậu khu vực 26 1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước 32 1.3. Những nghiên cứu về thống kê hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số 35 Chương 2 PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA KHÍ HẬU KHU VỰC VÀ PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ SẢN PHẨM MÔ HÌNH SỐ (MOS) . 38 2.1. Phương pháp mô hình hóa khí hậu khu vực ứng dụng vào mô hình RegCM3 39 2.1.1. Động lực học 39 2.1.2. Các thành phần vật lý trong RegCM3 45 2.2. Phương pháp thống kê sản phẩm mô hình số 66 2.2.1. Các phương pháp đánh giá thống kê mô hình khí hậu .66 2.2.2. Phương pháp luyện mạng thần kinh nhân tạo ANN 70 2.3. Nguồn số liệu sử dụng 74 4 Chương 3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CÁC TRƯỜNG KHÍ TƯỢNG TRÊN KHU VỰC ĐÔNG NAM Á BẰNG MÔ HÌNH KHÍ HẬU KHU VỰC RegCM3 . 77 3.1. Thời tiết, khí hậu khu vực ĐNA trong thập kỷ cuối thế kỷ XX 77 3.2. Hoàn lưu, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa của RegCM3 78 3.2.1. Cấu hình động lực 78 3.2.2. Lựa chọn sơ đồ tham số hóa vật lý .85 3.2.3. Kết quả mô phỏng 10 năm của RegCM3 với bộ tham số tối ưu 99 Chương 4 CẢI THIỆN KẾT QUẢ MÔ PHỎNG NHIỆT ĐỘ VÀ LƯỢNG MƯA CỦA MÔ HÌNH RegCM3 BẰNG SƠ ĐỒ THAM SỐ HÓA ĐỐI LƯU MỚI VÀ BẰNG PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH THỐNG KÊ 107 4.1. Cải tiến RegCM3 bằng sơ đồ tham số hóa đối lưu mới 107 4.1.1. Lý do chọn lựa sơ đồ tham số hóa đối lưu Tiedtke 107 4.1.2. Mô hình RegCM3 với sơ đồ đối lưu mới Tiedtke 109 4.1.3. Đánh giá thống kê .117 4.2. Cải thiện kết quả mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của RegCM3 nhờ hiệu chỉnh bằng ANN 126 4.2.1. Lý do chọn phương pháp hiệu chỉnh bằng ANN .126 4.2.2. Các kết quả sau khi hiệu chỉnh .130 KẾT LUẬN .140 TÀI LIỆU THAM KHẢO .143 PHỤ LỤC 5 Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt Acc Accuracy – Độ chính xác AGCM Atmosphere Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu nhánh khí quyển ANN Artificial Neural Network - Mạng thần kinh nhân tạo. AS Arakawa-Schubert – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu BATS Bio-Atmospheric Transfer Scheme - Sơ đồ tương tác khí quyển - bề mặt BTBộ Bắc Trung Bộ BMJ Betts-Miller-Janjic – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu CCM Community Climate Model – Mô hình Khí hậu cộng đồng CGCM Couple Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu phối hợp CRU Climatic Research Units – Trung tâm nghiên cứu khí hậu (Anh) DBKH Dự báo khí hậu DBKHKV Dự báo khí hậu khu vực ĐNA Đông Nam Á ĐBB Đông Bắc Bộ ĐBBB Đồng bằng Bắc Bộ ECHAM4 Mô hình khí hậu toàn cầu thuộc Viện Max Planck (Đức) ECMWF European Center for Medium Range Weather Forecasts - Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu. ENSO El Nino-Southern Oscillation – El Nino-Dao động Nam EOF Empirical Orthogonal Function – Hàm trực giao kinh nghiệm ERA40 Số liệu tái phân tích kết hợp sản phẩm mô hình số của ECMWF FC Fritsch-Chappell – Tên sơ đồ tham số hóa đối lưu GAB Grell_AS + Bats GCM Global Climate Model – Mô hình khí hậu toàn cầu GCM Global Circulation Model – Mô hình hoàn lưu chung khí quyển HK Biệt thức Hanssen và Kuipers HQTT Hồi quy tuyến tính HRM High Resolution Model - Mô hình (dự báo thờ i tiết) độ phân giải cao 6 HSS Heidke Skill Score – Chỉ số kỹ năng Heidke HSTQ Hệ số tương quan ICTP International Centre for Theoretical Physics – Trung tâm quốc tế nghiên cứu vật lý lý thuyết (Ý) ITCZ Internal Tropical Convection Zone – Dải hội tụ nội nhiệt đới IPCC Integovernmental Panel on Climate Change - Nhóm nghiên cứu đa chính phủ về biến đổi khí hậu MM5 Mesoscale Model 5 – Mô hình quy mô vừa thế hệ thứ 5 MOS Model Output Statistics – Thống kê sản phẩm mô hình NTrBộ Nam Trung Bộ NCAR National Center for Atmospheric Research (USA) – Trung tâm quốc gia nghiên cứu khí quyển (Mỹ). NCEP National Center for Environmental Prediction – Trung tâm Quốc gia về Dự báo Môi trường (Mỹ) NOAA National Oceanographical and Atmospheric Administration – Cơ quan quản lý Khí quyển – Đại dương (Mỹ) LAM Limited Area Model – Mô hình khu vực hạn chế LBC Lateral Boundary Condition – Điều kiện biên xung quanh PBL Planetary Boundary Layer – Lớp biên hành tinh PCA Principal Component Analysis – Phân tích thành phần chính PSU Pennsynavia States University – Đại học bang Pennsynavia RegCM Regional Climate Model – Mô hình khí hậu khu vực của NCAR RCM Regional Climate Model – Mô hình khí hậu khu vực SST Sea surface temperature - nhiệt độ nước biển bề mặt TBD Thái Bình Dương TBNN Trung bình nhiều năm TieB Tiedtke + Bats TieZ Tiedtke + Zeng TrTrBộ Trung Trung Bộ XTNĐ Xoáy thuận nhiệt đới V.Bắc Vi ệt Bắc vcs. và cộng sự 7 Danh mục hình ảnh Hình 1.1: Phân vùng gió mùa của S.P.Khromov (1957). Phần giới hạn trong hình chữ nhật tô đậm là khu vực gió mùa ĐNA theo số liệu của Ramage (1971); . 19 Hình 1.2: Sai số hệ thống của nhiệt độ không khí bề mặt ( o C) và giáng thủy (%) trong giai đoạn 1961-1990 của các thử nghiệm sử dụng mô hình AOGCM của CSIRO Mk2, CCSR/NIES, ECHAM/OPYC, CGCM1 (tổ hợp 3 thành phần) và HadCM2 (4 thành phần). . 22 Hình 1.3: Dòng chảy mùa hè ở Thụy Điển, (a) tính toán từ mô hình thủy văn, sử dụng quan trắc mưa và dòng chảy tại trạm [Raab và Vedin, 1995]; (b) mô phỏng của GCM; (c) mô phỏng của RCM độ phân giải 55km; (d) mô phỏng của RCM độ phân giải 18km. Đơn vị dòng chảy mặt là mm. (Trích dẫn từ Christensen vcs., 1998) 25 Hình 1.4: RCM có thể dự báo được các đặc trưng hoàn lưu vốn không giải được bởi GCM. Ví dụ trong trường hợp dự báo xoáy thuận nhiệt đới [Giorgi, 2006] 26 Hình 1.5: Khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ khu vực Tây Á của RegCM3 trung bình trong thời kỳ từ 1987-2000 [Giorgi, 2006]. . 29 Hình 1.6: Khả năng mô phỏng lượng mưa và nhiệt độ khu vực Đông Á của RegCM3 trung bình trong thời kỳ từ 1987-2000 [Giorgi, 2006]. . 29 Hình 2.1: Các quy mô không gian của mô hình khí hậu [Giorgi, 2006] .38 Hình 2.2: Lưới ngang dạng xen kẽ dạng B - Arakawa - Lamb của mô hình RegCM3 [Elguindi vcs., 2003] 40 Hình 2.3: Lồng ghép mô hình RCM vào GCM bằng phương pháp động lực .41 Hình 2.4: Mô hình mây đối lưu một chiều ổn định trong sơ đồ Grell [Grell, 1993] 49 Hình 2.5: Mô hình mây đối lưu sâu [Tiedtke,1989] 56 8 Hình 2.6: Dự báo cho địa phương bằng phương pháp thống kê sản phẩm của GCM hoặc RCM 70 Hình 2.7: Cấu trúc của mạng thần kinh sinh học (trên) và cấu trúc ANN (dưới) . 71 Hình 2.8: Mặt lỗi là hàm của các trọng số. Điểm dốc nhất trên mặt lỗi là nơi sai số tổng cộng nhỏ nhất 72 Hình 2.9: Các dạng hàm truyền cơ bản của ANN, (a) hàm Log-sigma, (b) tan- sigma, (c) tuyến tính [Demuth vcs., 2000]. 72 Hình 2.10: Mạng thần kinh 3 lớp theo phương pháp Levenberg-Marquardt .73 Hình 2.11: Dạng vectơ của mạng 3 lớp trong Hình 2.10. 73 Hình 3.1 : Dòng gió mùa chính trong 3 tháng mùa hè (6, 7, 8) ở Châu Á. 80 Hình 3.2: Đường dòng và độ ẩm trung bình tháng 8/1996 mực 850mb của (a) ERA40 và (b) RegCM3. Đơn vị độ ẩm là kg/kg. . 81 Hình 3.3: Tương tự Hình 3.2b nhưng miền tích phân rộng hơn về phía bắc, hẹp hơn về 3 phía còn lại. . 82 Hình 3.4: Lượng mưa mô phỏng bởi (a) GCM_300km, (b) RCM_50km, (c) RCM_25km và (d) Quan trắc [Giorgi, 2006]. Đơn vị mm/ngày . 83 Hình 3.5: Lượng mưa trung bình tháng 8 của 3 năm 1996-1998 mô phỏng bởi (a)RegCM3_60km và (b) RegCM3_45km. Đơn vị mm/ngày. . 84 Hình 3.6: Sai số RMSE của lượng mưa trung bình tháng 6-8/1996-1998 của (a) RegCM3_60km và (b) RegCM3_45km. Đơn vị mm/ngày. 84 Hình 3.7: Nhiệt độ tại độ cao 2m trung bình tháng 8/1996 của (a) CRU, (b) Reg+GAS, (c) Reg+GFC và (d) Reg+BMJ. Đơn vị độ C . 87 Hình 3.8: Lượng mưa trung bình tháng 8/1996 của (a) CRU, (b) Reg+GAS, (c) Reg+GFC và (d) Reg+BMJ. Đơn vị mm/ngày 88 Hình 3.9: Profile (a) nhiệt độ và (b) độ ẩm trung bình tháng 8/1996 lấy trung bình trong khu vực từ 12-22N, 106-110E của Reg+GFC và của [...]... gia trên châu lục này, trong đó có Việt Nam Nhưng trước khi đưa một mô hình số vào dự báo khí hậu, cần kiểm tra kỹ năng của mô hình đó thông qua mô phỏng trên số liệu nhiều năm và đánh giá bằng các chỉ số thống kê Đứng trước yêu cầu cấp thiết đó, chúng tôi đã chọn và thực hiện đề tài: Nghiên cứu khả năng mô phỏng mùa các yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp 15 thủy động và thống kê ... Đã nghiên cứu và xây dựng được phương pháp hiệu chỉnh các trường nhiệt độ và lượng mưa của mô hình RegCM3 bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (ANN) 16 • Ý nghĩa khoa học và thực tiễn + Ý nghĩa khoa học: - Tổng quan được vấn đề dự báo và mô phỏng khí hậu hiện nay và đề ra phương án nghiên cứu mô phỏng khí hậu khu vực Việt Nam bằng mô hình RegCM3 và thống kê - Đã khảo sát và thử nghiệm các sơ đồ... hiện mô phỏng hoàn lưu, nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa trung bình tháng thời hạn 3 tháng trong mùa hè trên khu vực Đông Nam Á bằng mô hình khí hậu khu vực RegCM phiên bản 3, sau đó đánh giá và hiệu chỉnh kết quả mô phỏng bằng phương pháp thống kê • Mục đích của luận án Luận án đặt ra nhằm đạt được các mục đích sau: - Đánh giá được khả năng mô phỏng khí hậu hạn mùa cho khu vực Đông Nam Á và Việt Nam của mô. .. Việt Nam của mô hình khí hậu khu vực RegCM3 - Cải tiến mô hình RegCM3 bằng cách đưa thêm vào một sơ đồ tham số hóa đối lưu mới nhằm nâng cao chất lượng mô phỏng của mô hình - Xây dựng được phương pháp hiệu chỉnh sản phẩm đầu ra của mô hình bằng công cụ thống kê nhằm chính xác hóa kết quả mô phỏng • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu mô phỏng và dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình số là một bài... gần đây và chưa có nghiên cứu ứng dụng nào rõ rệt Sau đây là một số công trình nghiên cứu về DBKH ở Việt Nam từ trước tới nay 1.2 Tình hình nghiên cứu trong nước Ở Việt Nam, tại Trung tâm dự báo Khí tượng thủy văn Trung Ương và Viện Khoa học nghiên cứu Khí tượng thủy văn, trong những năm trước đây, hầu hết đều sử dụng phương pháp thống kê để DBKH hạn vừa và hạn dài và các kết quả dự báo chủ yếu là nhiệt... về thủy văn và dự báo thủy văn; mạng lưới trạm khí tượng thủy văn, hiện trạng công tác nghiên cứu khí tượng thủy văn và khí hậu ở Việt Nam và khu vực gió mùa châu Á Với sự hợp tác Quốc tế ngày càng phát triển, trong tương lai gần, Việt Nam đã có thể sử dụng mô hình khí hậu khu vực để DBKH ĐNA nói chung và Việt Nam nói riêng Tuy nhiên, với kỹ năng mô phỏng của RCM hiện tại, sai số vẫn là khá lớn và. .. thấy khả năng mô phỏng trạng thái trung bình và biến đổi năm của giáng thủy trên khu vực Trung Á của RegCM Đối với gió mùa trên bán đảo Triều Tiên, Im vcs (2006) đã chạy thử nghiệm RegCM3 để mô phỏng nhiệt độ bề mặt và giáng thủy cho khu vực này Kết luận rút ra là nhiệt độ mô phỏng có sai số hệ thống âm, đặc biệt trên các khu vực núi trong mùa hè Lượng mưa mùa hè phụ thuộc chủ yếu vào khả năng mô phỏng. .. lực -thống kê bao gồm (1) mô hình hóa khí hậu khu vực và (2) thống kê hiệu chỉnh sản phẩm mô hình số, và các phương pháp đánh giá; Chương 3 – Các thử nghiệm độ nhạy và kết quả mô phỏng nhiều năm các đặc điểm hoàn lưu, nhiệt độ và mưa trong mùa gió mùa mùa hè trên khu vực ĐNA bằng mô hình RegCM3; Chương 4 – Cải thiện kết quả mô phỏng nhiệt độ bề mặt nhờ cài đặt sơ đồ tham số hóa đối lưu mới và hiệu chỉnh... phụ thuộc vào mục đích và khả năng của nhà dự báo và người sử dụng Phương pháp tốt nhất là sử dụng song song cả hai phương pháp số và thống kê [Goddard vcs., 2001] Sau đây trình bày tình hình nghiên cứu về DBKHKV bằng phương pháp số trị ngoài nước và trong nước 1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới 1.1.1 Tại sao cần dự báo khí hậu khu vực bằng mô hình RCM? Về nguyên tắc, có thể sử dụng mô hình hoàn... nghiên cứu của luận án có thể sử dụng trong nghiên cứu và tìm ra một số đặc điểm khí hậu (lượng mưa, nhiệt độ) mùa hè của Việt Nam • Cấu trúc luận án Ngoài các mục mở đầu, tài liệu tham khảo, phụ lục, v.v nội dung chính của luận án bao gồm: Chương 1 – Trình bày những nghiên cứu trong nước và ngoài nước về dự báo và mô phỏng khí hậu khu vực hạn mùa bằng phương pháp số; Chương 2 – Phương pháp động lực-thống . NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHÍ TƯỢNG. NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG MÔ PHỎNG MÙA CÁC YẾU TỐ KHÍ TƯỢNG TRÊN LÃNH THỔ VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP THỦY ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ Chuyên ngành: Khí tượng